7 melhores ferramentas de software de aprendizado profundo em 2022 [Revisão completa]

O aprendizado profundo é o lado funcional da inteligência artificial que permite que os computadores aprendam, assim como os humanos aprendem. Ferramentas ou programas de aprendizado profundo poderão imitar o funcionamento do cérebro humano para processar dados e identificar padrões para tomada de decisão.

Os algoritmos de aprendizado profundo ajudam as empresas a desenvolver modelos que podem prever resultados mais precisos para ajudá-los a tomar melhores decisões.

Os aplicativos de aprendizado profundo são responsáveis ​​por várias mudanças no mundo de hoje, a maioria das quais tem implicações de longo alcance na maneira como vivemos no mundo. Vejamos as várias ferramentas de aprendizado profundo que estão disponíveis no mercado agora.

Ferramentas de Deep Learning mais úteis em 2022

1. Designer Neural

O Neural Designer é um aplicativo profissional para descobrir padrões desconhecidos, relacionamentos complexos e prever tendências reais de conjuntos de dados usando redes neurais. A startup espanhola Artelnics desenvolveu o Neural Designer, que se tornou um dos aplicativos de desktop mais populares para mineração de dados. O Neural Designer usa redes neurais como modelos matemáticos que imitam a função do cérebro humano. Ele constrói modelos computacionais que funcionam como o sistema nervoso central.

2. H2O.ai

O H2O foi desenvolvido do zero usando Java como tecnologia central e integrado de forma eficiente com a maioria dos outros produtos, como Spark e Apache Hadoop. Isso dá extrema flexibilidade aos clientes. Com o H2O, qualquer pessoa pode aplicar análises preditivas e aprendizado de máquina facilmente para resolver problemas de negócios difíceis.

Ele usa uma estrutura de código aberto com uma GUI baseada na Web fácil de usar, a interface mais familiar. Todos os tipos comuns de banco de dados e arquivos são suportados usando suporte agnóstico de dados padrão. A ferramenta é massivamente escalável e ajuda na pontuação de dados em tempo real.

3. Kit de Aprendizado Profundo

A Apple usa essa estrutura de aprendizado profundo na maioria de seus produtos, como iOS, OS X, tvOS etc. A Apple o usa para oferecer suporte a modelos de aprendizado profundo pré-treinados em dispositivos da Apple que possuem GPUs. O DeepLearningKit usa Redes Neurais Convolucionais Profundas como reconhecimento de imagem. Atualmente, ele é treinado com a estrutura Caffe Deep Learning, mas o objetivo de longo prazo é oferecer suporte ao uso de outros modelos de deep learning, como TensorFlow e Torch.

4. Kit de ferramentas cognitivas da Microsoft

O Microsoft Cognitive Toolkit é um kit de ferramentas usado comercialmente que treina sistemas de aprendizado profundo para aprender exatamente como o cérebro humano. É de código aberto gratuito e fácil de usar. Ele fornece recursos de dimensionamento excepcionais juntamente com velocidade e precisão e qualidade de nível empresarial. Ele capacita os usuários a aproveitar a inteligência em grandes conjuntos de dados por meio de aprendizado profundo.

O Microsoft Cognitive Toolkit descreve as redes neurais como uma sequência de etapas computacionais por meio de um gráfico direcionado. Os nós folha do gráfico direcionado representam valores de entrada ou parâmetros de rede. As ferramentas funcionam excepcionalmente bem com grandes conjuntos de dados. Produtos da Microsoft como Skype, Cortana, Bing, Xbox usam o Microsoft Cognitive Toolkit para gerar Inteligência Artificial de nível industrial.

5. Keras

Keras é uma biblioteca de aprendizado profundo que possui funcionalidades mínimas. Ele foi desenvolvido com foco em permitir a experimentação rápida e funciona com Theano e TensorFlow. O principal benefício é que ele pode levá-lo da ideia ao resultado em uma velocidade rápida.

Ele é desenvolvido em Python e funciona como uma biblioteca de redes neurais de alto nível capaz de rodar no TensorFlow ou no Theano. Ele permite prototipagem fácil e rápida usando total modularidade, extensibilidade e minimalismo. O Keras oferece suporte a redes convolucionais, redes recorrentes, uma combinação de ambos e esquemas de conectividade arbitrários, como treinamento de várias entradas e saídas.

6. ConvNetJS

ConvNetJS permite aos usuários formular e resolver Redes Neurais usando JavaScript. É um módulo experimental de aprendizado por reforço baseado em Deep Q Learning. Não há necessidade de outros softwares, compiladores, instalações ou GPUs. Contribuições de outras comunidades estenderam a biblioteca e o código completo está disponível no GitHub sob a licença do MIT. Ele pode especificar e treinar redes convolucionais para processar imagens.

7. Tocha

A tocha é um programa de código aberto altamente eficiente. Essa estrutura de computação científica oferece suporte a algoritmos de aprendizado de máquina usando GPU. Ele usa uma linguagem de script LuaJIT dinâmica e uma implementação C/CUDA subjacente. A tocha tem um poderoso recurso de matriz N-dimensional, muitas rotinas para indexação, fatiamento, transposição, etc.

Conclusão

Então, aqui estão algumas das melhores ferramentas de aprendizado profundo mais populares. Esperamos que este artigo tenha sido capaz de lançar alguma luz sobre o aprendizado profundo e as ferramentas de software de aprendizado profundo.

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